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受限于本地设备的性能主要是显卡显存无法跑出分辨率较高的图片。生图的时候分辨率一调大就爆显存。即便显存足够。目前主流的模型大多基于SD1.0和SD1.5这些模型在训练的时候通常使用小分辨率图片训练在生成高分辨率图片时画面中很容易出现多人物/多肢体的情况。
以上问题说明了玩ai画图需要掌握提高画图分辨率的方式同时要掌握方式对应的技巧避免出现画面内容的问题。
超分修复 通过常见的ai超分辨率算法就可以增加图片的分辨率。这种方式本质上只是拉伸了图片之后适当处理了画面中的模糊区域。
这种方式的优点是对本地设备没有要求可以无压力成倍增加图片的分辨率。缺点是画面的细节并没有随着分辨率增加而增加。 高清修复Hi-Res Fix 第一种最常见的高清修复方式就是Hi-Res Fix其原理是在低分辨率原图的基础上跑一次图生图生成新的高分辨率图片。
放大算法放大操作所使用的算法R-ESRGAN 4x是现在比较流行的放大算法如果是生成二次元图片可以使用该算法针对卡通图片的版本。部分模型发布者会根据实验推荐模型对应的放大算法优先使用推荐的算法。
放大倍数文生图生成的低分辨率图片分辨率增大的倍数。
高分迭代步数放大算法迭代的步数通常设置为0即与文生图的迭代次数相同。
重绘幅度放大图片本质上是重新生成一张新的图片新的图片如果和原来的图片内容差异较大也是不符合预期的。重绘幅度就是新图片相对老图片的变化率。通常如果要让新图片的结构没有明显变化重绘幅度要设置在0.5以下。
这种高清修复的方式使用起来比较简单优点是图生图保证分辨率增大之后画面也能有相匹配的画面细节。缺点是无法突破显存的上限显卡显存不支持的分辨率依旧是跑不出来。
Tiled Diffusion Tiled VAE
tiled diffusion的原理是对原图片进行分块处理。对每一个分块再进行图生图操作。在占用显卡显存的同时尽可能得到分辨率高且画面细节足够丰富的图片。 首先在这两个插件之外要设置好重绘幅度由于在使用此功能的场景下通常会将分辨率提升数倍因此重绘幅度应设置为0.4以下。
在tile diffusion中通常使用MultiDiffusion方案。放大算法的选取原则和高清修复相同。在设置放大比例时可以勾选保持输入图像大小再设置放大倍数这样放大倍数就不受原有的图生图放大倍数影响了其它参数使用默认值即可。设置潜空间分块高度时建议将宽度和高度设置为相同值。
tile vae也使用默认参数即可如果生成的图像饱和度与原图差异很大可以开启快速编码器颜色修复再跑一次。
如果依旧出现了爆显存的情况在tile vae插件里将编码器分块大小减少即可。
